Oficina Técnica
Oficina Comercio y Territorio – PATECO
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Con la llegada de la era digital, el retail ha experimentado una transformación significativa, donde la recopilación y el análisis de datos se han convertido en elementos esenciales para comprender a los clientes, tomar decisiones estratégicas y mantenerse competitivos en un mercado en constante evolución.
El análisis de datos en el sector retail, también llamado store analytics, permite a las empresas identificar patrones de compra, preferencias de los clientes, tendencias del mercado y pronósticos de demanda. Con una comprensión profunda de los datos, los minoristas pueden personalizar sus ofertas, mejorar la experiencia del cliente y anticipar las necesidades futuras. Además, el análisis de datos también juega un papel crucial en la detección de fraudes, la optimización de precios, la gestión de inventario y la eficiencia operativa. [1, 2]
A medida que el comercio minorista evoluciona, es fundamental que las empresas adopten una mentalidad impulsada por los datos y establezcan sistemas sólidos para recopilar, almacenar y analizar información relevante. Sin embargo, también es importante tener en cuenta las preocupaciones de privacidad y seguridad de los datos, garantizando que se respeten los derechos de los consumidores y se cumpla con las regulaciones pertinentes.
El store analytics comprende varios componentes clave que permiten recopilar, analizar y visualizar datos para obtener información valiosa sobre el desempeño de una tienda. A continuación, se detallan los componentes principales de store analytics:
La recopilación de datos es el primer paso en el proceso de store analytics. Implica la recolección sistemática de información relevante sobre la tienda y sus operaciones. Los sistemas de recopilación de datos más utilizados son: sistemas de punto de venta (POS), sensores y cámaras, sistemas de gestión de inventario y programas de fidelización de clientes. Estos datos pueden incluir transacciones de ventas, datos de inventario, información demográfica y datos de tráfico de clientes. [3]
Una vez que los datos se han recopilado, el siguiente paso es analizarlos para extraer conocimientos significativos. El análisis de datos en store analytics implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas y de inteligencia artificial para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos. El análisis de datos puede involucrar métodos como el análisis descriptivo, el análisis predictivo y el análisis de segmentación de clientes. El objetivo es descubrir información valiosa que ayude a comprender el rendimiento de la tienda y mejorar la toma de decisiones.
La visualización de datos es una parte crucial de store analytics, ya que ayuda a representar la información de manera clara y comprensible. Utilizando gráficos, tablas, paneles interactivos y otras herramientas visuales, se puede presentar la información analizada de forma efectiva. La visualización de datos facilita la identificación de patrones, tendencias y anomalías de manera más intuitiva, lo que permite a los gerentes y equipos de la tienda comprender rápidamente los resultados del análisis y tomar decisiones informadas. [4]
La combinación de estos componentes en store analytics permite a los minoristas obtener una visión holística del rendimiento de sus tiendas. Al recopilar, analizar y visualizar datos, las empresas pueden obtener una comprensión más profunda de las operaciones de la tienda, optimizar la experiencia del cliente, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones basadas en datos sólidos. Cada componente desempeña un papel crucial en el proceso global de store analytics, y su integración efectiva puede proporcionar una ventaja competitiva significativa en el entorno minorista actual.
En el campo de store analytics, existen diversas herramientas y tecnologías que juegan un papel fundamental en la recopilación, análisis y visualización de datos para obtener información relevante sobre el rendimiento de una tienda. A continuación, se describen algunas de las herramientas y tecnologías comúnmente utilizadas en store analytics [5]:
Los sistemas de punto de venta son componentes esenciales en la recopilación de datos para store analytics. Estos sistemas registran las transacciones de ventas, incluyendo información sobre productos, precios, cantidades y métodos de pago. Además, los POS pueden estar equipados con funciones adicionales, como la captura de datos de clientes y programas de fidelización, que proporcionan información demográfica y de comportamiento valiosa para el análisis.
Los sensores y cámaras son utilizados para recopilar datos de tráfico y comportamiento de los clientes en la tienda. Los sensores de conteo de personas y las cámaras de video pueden rastrear el flujo de clientes, medir el tiempo que pasan en áreas específicas y detectar patrones de movimiento. Estos datos son fundamentales para comprender cómo los clientes interactúan con el espacio de la tienda y qué áreas pueden requerir ajustes para mejorar la experiencia del cliente.
Los sistemas de gestión de inventario desempeñan un papel crucial en store analytics al proporcionar datos precisos y actualizados sobre los niveles de stock, las ventas y la rotación de productos. Estos sistemas permiten un seguimiento detallado de los artículos en la tienda, lo que facilita el análisis de la demanda, la identificación de productos más vendidos y la detección de problemas de inventario, como exceso o escasez.
Las plataformas de análisis de datos ofrecen una amplia gama de herramientas y funciones para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en store analytics. Estas plataformas permiten realizar análisis estadísticos, aplicar técnicas de minería de datos, generar informes y visualizaciones interactivas, y realizar análisis predictivos. Algunas plataformas también incorporan capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias más complejas en los datos.
Las herramientas y tecnologías utilizadas en store analytics pueden variar según las necesidades y capacidades de cada empresa. Al seleccionar las herramientas adecuadas, es esencial considerar la escalabilidad, la integración con los sistemas existentes y la capacidad de adaptarse a futuras necesidades. La combinación de estas herramientas y tecnologías brinda a las empresas las capacidades necesarias para recopilar, analizar y visualizar datos de manera efectiva, impulsando así la toma de decisiones informadas y la optimización de las operaciones de la tienda.
Aunque store analytics ofrece numerosos beneficios para las empresas, también presenta desafíos y consideraciones que deben abordarse para garantizar su implementación y uso efectivos. A continuación, se enumeran algunos de los desafíos comunes y consideraciones importantes en store analytics:
El manejo adecuado de la privacidad y la protección de datos es fundamental en store analytics. La recopilación de datos en la tienda implica la recopilación de información personal y sensible de los clientes. Es necesario implementar políticas y prácticas adecuadas para garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos, obtener el consentimiento adecuado de los clientes y proteger los datos recopilados de posibles brechas de seguridad. [6]
Integrar los sistemas y fuentes de datos en una infraestructura de store analytics puede ser un desafío. Los minoristas pueden tener múltiples sistemas y plataformas en funcionamiento, como sistemas de punto de venta, sistemas de gestión de inventario y plataformas de análisis de datos, que deben integrarse y compartir datos de manera eficiente. La interoperabilidad de los sistemas es crucial para garantizar una recopilación de datos fluida y un análisis efectivo. [7]
El análisis de datos en store analytics implica el procesamiento de grandes volúmenes de información. Asegurarse de que los datos se interpreten correctamente y se obtengan conclusiones válidas es un reto sobre el que se requiere experiencia y conocimientos en análisis de datos para identificar patrones significativos, correlaciones y tendencias que sean relevantes para la toma de decisiones informadas.
Los sistemas y tecnologías utilizados en store analytics requieren un mantenimiento regular y actualizaciones para garantizar su funcionamiento óptimo. Esto implica la supervisión de la calidad de los datos, la resolución de problemas técnicos y la incorporación de nuevas funcionalidades y capacidades a medida que la tecnología evoluciona. El mantenimiento adecuado es esencial para mantener la precisión y confiabilidad de los análisis realizados. [8]
Esta tendencia está paulatinamente extendiéndose en empresas de cada vez menor tamaño, democratizando su uso y aplicación. A continuación, se muestran dos casos compañías de mediana dimensión que han integrado estrategias de análisis de datos:
La marca de moda Rebecca Minkoff implementó espejos inteligentes en sus tiendas para para rastrear la interacción del cliente con los productos y mejorar la experiencia de compra. [9]
Los espejos inteligentes ofrecen a los clientes una experiencia de compra totalmente nueva y más interactiva. Una vez en el probador, los clientes pueden escanear los códigos de barras de los productos que llevan con ellos utilizando la aplicación móvil de Rebecca Minkoff. Inmediatamente, el espejo inteligente muestra información detallada sobre cada prenda, incluyendo diferentes colores y tallas disponibles, combinaciones sugeridas y accesorios complementarios.
Una de las características más apreciadas de los espejos inteligentes es la opción «Solicitar otra talla«. En lugar de tener que salir del probador para buscar una talla diferente, los clientes simplemente seleccionan la opción en el espejo y un dependiente recoge el artículo adecuado y lo entrega directamente en el probador. Esto ahorra tiempo y mejora la comodidad, lo que lleva a una experiencia de compra más satisfactoria.
Además de la conveniencia, los espejos inteligentes también ofrecen recomendaciones personalizadas basadas en el historial de compras de los clientes.
Utilizando datos de la cuenta del cliente y el escaneo de prendas anteriores, el espejo muestra productos relacionados y conjuntos que pueden ser de interés para el cliente. Esta función de personalización ha llevado a un aumento en las ventas cruzadas y ha ayudado a mejorar la retención de clientes.
Rebecca Minkoff también ha utilizado los datos recopilados a través de los espejos inteligentes para mejorar la planificación de inventario y la estrategia de exhibición. Al analizar qué prendas se probaron con más frecuencia y cuáles tuvieron más éxito en la venta, la marca ha ajustado su inventario para asegurarse de que las prendas más populares estén siempre disponibles. Además, han utilizado estos datos para tomar decisiones informadas sobre las tendencias de moda más populares entre sus clientes, lo que ha impulsado el desarrollo de nuevas colecciones acorde a sus preferencias.
Lululemon, marca de ropa deportiva, ha utilizado store analytics y tecnología avanzada para mejorar la eficiencia de sus tiendas y proporcionar una mejor experiencia de compra. La marca se ha centrado en rastrear en sus tiendas el flujo de clientes y analizar los patrones de tráfico para optimizar el diseño de la tienda y ofrecer un ambiente atractivo y acogedor. [10]
Utilizando sensores y cámaras estratégicamente ubicados, Lululemon ha recopilado datos sobre cómo los clientes se mueven dentro de la tienda. Estos datos incluyen las áreas más concurridas, los productos más populares y las zonas que reciben menos atención. Al analizar esta información, la marca ha podido ajustar la disposición de los productos y el diseño de la tienda para mejorar el flujo de clientes y reducir posibles puntos de congestión.
Un resultado clave de esta optimización del espacio ha sido una experiencia de compra más relajada y libre de obstáculos. Los clientes pueden moverse con mayor facilidad entre las secciones de la tienda, acceder a los productos con mayor comodidad y disfrutar de un ambiente más agradable y ordenado. Esto ha llevado a una mayor satisfacción del cliente y ha fomentado la lealtad hacia la marca.
Además de mejorar la disposición de la tienda, Lululemon ha utilizado los datos de store analytics para ofrecer una experiencia de compra más personalizada. Al comprender mejor las preferencias y los comportamientos de sus clientes, la marca ha implementado programas de fidelización más efectivos y ha desarrollado estrategias de marketing más dirigidas.
Por ejemplo, Lululemon ha lanzado una aplicación móvil que utiliza datos de la cuenta del cliente y la ubicación en la tienda para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y ofertas exclusivas. Esta aplicación también permite a los clientes reservar citas con expertos en fitness y estilistas, creando una experiencia más interactiva y enfocada en el cliente dentro de la tienda física.
ESIC Business & Marketing School ha examinado la transformación digital de las pymes, hallando que el 60% ya usa tecnologías digitales y un impresionante 55% ha aumentado su empleo en los últimos tres años. Estos resultados destacan la importancia de la digitalización en el crecimiento y desarrollo de las pequeñas y medianas empresas.
El análisis de datos impulsa el retail con decisiones acertadas, personalización de la oferta y mejora de la experiencia del cliente. Optimiza la cadena de suministro, manteniendo ventaja competitiva. Los datos comprenden al cliente, identifican preferencias y tendencias, adaptándose a sus necesidades, brindando un servicio eficiente y una experiencia de compra omnicanal fluida.
Hoy, las empresas buscan mejorar la experiencia del cliente mediante programas y tecnologías. El uso de encuestas para medir la satisfacción presenta desafíos, dado el bajo índice de respuesta. Por ello, buscan predecir el comportamiento del consumidor para comprender mejor a aquellos que no responden a las encuestas.
Las organizaciones españolas están enfocando su transformación digital a través de tecnologías como inteligencia artificial, análisis de datos, cloud computing e IoT. El análisis de datos aporta beneficios para la toma de decisiones, desde la gestión de inventario hasta la rentabilidad. Sin embargo, para algunas empresas, acceder a estas herramientas puede ser costoso y técnico.
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